Фамилия журкин. Журкин Тимофей Яковлевич
Основой фамилии Журкин послужило мирское имя Журка. Фамилия Журкин ведет свое начало от диалектного слова «журка», т.е. «журавль». Согласно одной из версий, это существительное легло в основу древнерусского нецерковного «птичьего» имени Журка. Подобные имена были не редкостью в русских деревнях. Возможно также, что эта фамилия восходит к прозвищу Журка, которое давалось человеку за внешнее сходство с журавлем (например, за высокий рост, худобу) или за какие-либо другие качества. Журка, со временем получил фамилию Журкин.
Версия 2. Что означает фамилия Журкин
’Птичьи’ нецерковные имена были не редкостью в русских деревнях. От имени Журавль и было образовано отчество ставшее фамилией. Журавок, журай в народных говорах - журавль. Прозвище длинноногого человека. (Ф). Журка - диалектное журавль. (Э). Журавель - украинская или белорусская фамилия, там характерны формы фамилия без специальных суффиксов. Белорусские Жорав, Журавок ’журавль’ (У). В ’Ономастиконе’ Веселовского есть Жаравлев Иван Григорьев, крестьянин, 1602 г., Важская область [Ср. Журавль]; Жеравкин (Журавкин) Дмитрий, таможенный голова у Соли Вычегодской, 1635 г. Журавль, Журавлев - Иван Журавль, 1646 г, Арзамас, Пятуня Журавлев, подьячий. 1630 г [Ср Жаравлев], Журав Михаил, крестьянин, 1545 г., Новгород
Как пишется фамилия Журкин на английском языке (латиницей)
ZHurkin
Заполняя документ на английском, следует писать сначала имя, потом отчество латинскими буквами и уже потом фамилию. Написание фамилии Журкин по-английски вам может понадобиться при заявление на загран паспорт, заказе зарубежного отеля, при оформление заказа в английском интернет-магазине и так далее
Учебное пособие направлено на систематизированное изложение вопросов проектирования, функционирования и применения геоинформационных систем.
Особое внимание уделено структурированию и анализу геопространственных данных, методам принятия решения и построению трехмерных пространственных моделей. Рассмотрены вопросы стандартизации и защиты информации в ГИС.
Предназначено для студентов ВУЗов, аспирантов, слушателей повышения квалификации широкого профиля, интересующихся проблемами геоинформатики.
Основные понятия геоинформатики.
Все шире для изучения объектов, процессов и явлений материального мира используются подходы, основанные на понятии информации. Информация наряду с такими понятиями, как материя и энергия в физике или как множество в математике, является первичным понятием и поэтому не имеет четкого формализованного определения. Однако, исходя из практики и интуитивных представлений, информацию можно интерпретировать как совокупность содержательных сведений, заключенных в том или ином изучаемом или исследуемом объекте, событии или явлении и проявляемых при наличии сообщения в виде отражения на другом объекте или событии.
Из принятого определения вытекают следующие свойства информации:
- информация характеризует объекты, события и явления любой природы естественного и абстрактного происхождения с точки зрения присутствия в них определенных свойств и качеств;
- информация не является объектом материального мира, однако проявляется (определяется) в виде материализованных данных, а именно в виде символов или сигналов;
- одни и те же свойства и сведения, характеризующие объекты или события, могут являться различными источниками информации в зависимости от потребителя или системы отражения информации.
Содержание
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. Геоинформатика. Основные понятия и определения
1.1. Основные понятия геоинформатики
1.2. Структура и классификация ГИС
1.3. Типы данных в геоинформационных системах
Контрольные вопросы
ГЛАВА 2. Принципы функционирования ГИС
2.1. Функциональные задачи, решаемые в ГИС
2.2. Функциональная схема и оценка эффективности ГИС
2.3. Системы сбора геопространственных данных
2.4. Системы представления картографических данных в ГИС
2.5. Форматы геопространственных данных
2.6. Структура и база данных ГИС
Контрольные вопросы
ГЛАВА 3. Моделирование и принятие решений в ГИС
3.1. Анализ данных в ГИС
3.2. Модели данных в ГИС
3.3. Нечеткие множества
3.4. Методы оптимизации
3.4.1. Линейное программирование
3.4.2. Задача безусловной оптимизации
3.4.3. Задача условной оптимизации
3.5. Теория игр
3.6 Многоцелевые решения.
3.7. Геоинформационное моделирование при поддержке принятия решений
3.7.1. Классификация типа загрязнения по разным факторам
3.7.2. Оценка качества земель на их пригодность использования под различные сельскохозяйственные культуры
3.7.3 Задача о наилучшем использовании посевной площади
3.8. Генерализация в ГИС
Контрольные вопросы
ГЛАВА 4. Трехмерное моделирование
4.1. Модели и структуры трехмерных пространственных данных
4.1.1. Аналитические модели представления поверхностей
4.1.2. Векторные полигональные модели
4.1.3. Сеточные модели
4.1.4. Алгоритмы триангуляции
4.2. Построение поверхностей на основе триангуляционной сети
4.3 Преобразование векторной полигональной модели поверхности рельефа в равномерную сеточную модель
4.4. Алгоритмы формирования поверхности по узлам неравномерной сети
4.5. Построение изолиний
Контрольные вопросы
ГЛАВА 5. Методы отображения и визуализация геоданных
5.1. Технические средства машинной графики
5.1.1. Устройства ввода графических изображений
5.1.2. Устройства вывода графических изображений
5.2. Методы визуализации
5.2.1. История развития программных средств машинной графики
5.2.2. Модели цвета
5.2.3. Графические форматы
5.3. Особенности создания компьютерных карт и атласов
Контрольные вопросы
ГЛАВА 6. Применение геоинформационных систем
6.1. Обзор программных средств
6.2. Инструментально-программные средства, используемые при крупномасштабном картографировании
6.3. Примеры реализации ГИС
6.3.1. Использование ГИС в задачах земельного кадастра
6.3.2 Применение ГИС для сохранения экологического равновесия и предупреждения чрезвычайных ситуаций
6.3.3. Применение картографической информации в строительстве.
6.3.4. Использование геоинформационного картографирования для создания тематических карт
6.3.5. Телекоммуникационные системы в дистанционном геоинформационном образовании
6.4. Интеграция ГИС с другими автоматизированными информационными системами
Контрольные вопросы
ГЛАВА 7. Стандартизация и защита информации в ГИС
7.1. Основные стандарты в области геоинформатики и сертификация ЦК 7.1.1 Основные стандарты в картографии
7.1.2. Общие требования к ГОСТ по цифровым топографическим картам
7.1.3. Система классификации и кодирования цифровой картографической информации
7 1.4 Правила цифрового описания картографической информации
7.1.5 Требования к качеству цифровых топографических карт
7.1.6. Сертификация цифровых карт
7.2. Нормативная документация по защите информации в геоинформатике
7.3. Защита геоинформации в глобальных сетях
7.4. Алгоритмы защиты цифровой пространственной информации Контрольные вопросы
Литература.
Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате, смотреть и читать:
Скачать книгу Геоинформационные системы, Журкин И.Г., Шайтура С.В., 2009 - fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.
Учебное пособие по курсу
МОСКВА
Министерство щбразования Российской Федерации
Московский государственный университет геодезии и картографии
Журкин И.Г., Шавенько Н К.
Учебное пособие по курсу
«Автоматизированная обработка аэрокосмической информации»
Для студентов 4 и 5 курсов специальностей
«Исследование природных ресурсов» и
«Информационные системы в геодезии»
Журкин И.Г., Шавенько Н.К.
Сигналы. Учебное пособие-М.: МИИГАиК, 2002 г., с.
Учебное пособие написано в соответствии с утвержденной программой курса «Автоматизированная обработка аэрокосмической информации», рекомендовано кафедрой вычислительной техники и автоматизированной обработки аэрокосмической информации и утверждено к изданию редакционно-издательской комиссией факультета прикладной космонавтики.
Учебное пособие содержит основные теоретические сведения о сигналах, используемых в процессе автоматизированной обработки информациии и описание двух лабораторных работ, которые апробированы в течение ряда лет в Московском государственном университете геодезии и картографии.
Рецензенты:
Гл. 1. Сигналы
§1.1. Основные понятия и классификация
Как отмечалось ранее, сигналы представляют собой физический процесс, несущий информацию или используемый для передачи информации, содержащейся в каком-либо сообщении, то есть сигнал – это форма представления информации на некотором носителе. При этом под носителем понимают некоторые характеристики физических явлений или величины их характеризующие, которые могут меняться как во времени, так и в пространстве.
Если – некоторая характеристика физического явления, информация о котором должна быть передана, то сигнал образуется этой характеристикой как функция
г
де
x
,
y
,
z
– пространственные
координаты;
t – время.
Функция F определяет структуру сигнала. В зависимости от вида F , все сигналы делятся на детерминированные, для которых функция F выражается функцией, значения которой известны при любых значениях аргументов, и случайные (стохастические), для которых функция F есть случайная функция. В свою очередь детерминированные сигналы подразделяются на периодические и непериодические в зависимости от того, является ли детерминированная функция F периодической или непериодической, а случайные сигналы подразделяются на стационарные и нестационарные.
Стационарный случайный сигнал характеризуется не зависящими от времени статическими характеристиками (закон распределения, математическое ожидание, дисперсия и другие), тогда как у нестационарного случайного сигнала они могут изменяться в каждый фиксированный момент времени.
В зависимости от вида используемых аргументов функции F (пространственные или временные) все сигналы делятся на статические и динамические. Не изменяющиеся во времени сигналы называют статическими, а сигналы, изменяющиеся во времени – динамическими, причем преобразование динамического сигнала в статический называется запоминанием, а обратное преобразование – считыванием.
Интервал возможных значений аргументов функции F называют областью определения сигнала, а диапазон возможного изменения значений функции F называют областью значения сигнала .
Обычно мы имеем дело с элементами сигнала, которые называются значениями сигнала. В зависимости от того, какие значения может принимать сигнал, все сигналы делят на следующие классы:
дискретный дискретного аргумента;
дискретный непрерывного аргумента;
непрерывный дискретного аргумента;
непрерывный непрерывного аргумента.
Первый и последний класс соответственно часто именуется «дискретным сигналом» и «непрерывным сигналом». В качестве аргумента используют либо пространственные координаты (x ,y ,z ), либо время (t ), либо (x ,y ,z ,t ) – пространство-время.
Под дискретным сигналом подразумевают любой сигнал, который может принимать только конечное число фиксированных значений.
Дискретность аргумента указывает на то, что значение аргумента определено лишь в конечном числе фиксированных значений из области определения функции F .
Под непрерывным сигналом подразумевают сигнал, значения которого могут принимать любую величину из заданного интервала. Непрерывность аргумента говорит о том, что он может принимать любое значение из области определения.
По методу образования значений все сигналы часто делят на две группы. К первой группе относят сигналы, являющиеся функцией избранной характеристики используемого физического процесса, то есть являющиеся значением самой физической характеристики . Сигналы этой группы в общем случае называют амплитудными сигналами. Они могут быть как непрерывными, так и дискретными. В частности, к сигналам этой группы относят различные аналоговые сигналы и сигналы, получаемые после дискредитации аналогового сигнала по аргументу, по уровню или одновременно по аргументу по уровню.
Ко второй группе относят сигналы, которые являются функцией как избранной характеристики используемого физического явления, так и некоторых структурных параметров сигнала (в общем случае это некоторый функционал).
При использовании сигналов для передачи информации необходимо чтобы они обладали двумя видами параметров: информационными и селекции.
Информационными параметрами сигнала называют те его физические параметры, в которых содержится передаваемое сообщение, а параметры селекции служат для возможности выделения данного сигнала из множества подобных.
Все сигналы, относящиеся к первой группе, всегда имеют информативный параметр, а сигналы второй группы делятся на сигналы с информационным параметром и на сигналы без информационного параметра.
К сигналам второй группы с информационным параметром относят сигналы, в которых информация содержится в физических характеристиках элемента сигнала. К этой группе, в частности, относят различные импульсные сигналы (амплитудно-импульсные, частотно-импульсные, широтно-импульсные) и частотные сигналы, у которых для передачи сообщения используют изменение частоты, амплитуды или фазы гармонических колебаний.
В сигналах второй группы без информационного параметра информация содержится в комбинации или во взаимном расположении отдельных элементов или значений характеристики физического явления. Чаще всего они строятся на основе каких-либо стандартных импульсов. При этом метод образования этих сигналов из импульсов называется кодированием, причем различают последовательное и параллельное кодирование. При последовательном кодировании значение сигнала состоит из последовательности импульсов (или иных символов), а при параллельном – значение сигнала образуется как совокупность символов, полученных по нескольким каналам. В первом случае для каждого символа выделяется промежуток времени, а во втором – канал связи.
Классификация сигналов представлена на рис.1.1
На практике чаще всего приходится иметь дело с одномерными сигналами, которые представляются в виде функции (F ) одного аргумента x , y , z или t . И все приведенные выше определения и классификации чаще всего подразумевают именно это.
Однако, наряду с одномерными сигналами, которые можно представить в виде функции одшого аргумента, при автоматической обработке информации (пространственные данные и изображения) приходится иметь дело и с многомерными сигналами, которые могут быть представлены в виде функции нескольких переменных. Так сигналы, соответствующие изображению аэрофотоснимка можно представить в виде функции двух аргументов, в кпчестве которых используются координаты точек снимка x и y . Многомерные сигналы часто называют скалярными полями.
Кроме того при автоматизированой обработке изображений используются сигналы, значение которых могут быть представлены в виде n -мерных векторов. Например, для цветного фотоизображения значение цветовой характеристики каждой точки представляются в виде трехмерного вектора, в качестве компонента которого используется относительные величины основных цветов (при использовании трёхкомпонентных систем представления цвета). Такие сигналы называют многопараметрическими или векторными полями.
Многомерные и многопараметрические сигналы могут быть классифицированы и описаны с помощью тех же понятий, как это было сделано для одномерных сигналов.
От «полевика» до «пляжника»
Плутарх из Херонеи (Plutarch)
Самые сильные землетрясения в мире